标签：自动化
AVEVA工业软件解决方案：推动工业数字化与绿色低碳转型
施耐德电气在2024创新峰会上展示了AVEVA工业软件解决方案和EcoStruxure™开放自动化平台，结合AI与机器学习技术，助力企业实现数字化和绿色低碳“双转型”。峰会...
智能制造与自动化：未来制造业的核心驱动力
本文深入探讨智能制造与自动化的区别与联系，分析其在未来制造业中的核心地位，并解析智能制造的特征、模式及关键技术，为制造业的智能化转型提供参考。
探索未来科技：可持续技术、人工智能与合成生物的无限可能
在最新的采访中，马斯克为年轻人指出了三个值得关注的新兴领域：可持续技术、人工智能和合成生物。这些技术不仅将塑造未来，还将深刻影响我们的生活方式。本...
AI Agent 的未来：机遇与挑战
本文探讨了AI Agent的崛起及其对社会和行业的深远影响。通过分析OpenAI CEO Sam Altman的愿景，文章揭示了AI Agent在自动化任务、软件工程中的应用潜力，同时...
低代码/无代码平台：未来开发的革命性趋势
本文探讨了低代码/无代码平台在不同领域的应用和创业机会，分析了其如何通过简化开发流程、降低技术门槛来推动未来开发的革命性趋势，并提供了相关案例和前景...
MLOps与TensorFlow Extended(TFX)：提升机器学习系统效率的关键
本文深入探讨MLOps的概念及其在机器学习模型生命周期管理中的应用，重点介绍TensorFlow Extended(TFX)在自动化、持续集成和部署中的作用，帮助提升机器学习系...
MLOPs：机器学习与DevOps融合的未来趋势
MLOPs（Machine Learning Operations）作为机器学习与DevOps的融合实践，正在推动AI模型的高效开发与部署。本文深入探讨MLOPs的定义、应用场景、优势与挑战，...
Azure Machine Learning与MLOps：推动AI模型高效落地的关键
本文深入探讨了Azure Machine Learning在MLOps实践中的核心作用，分析了MLOps的定义、优势、挑战及市场前景，并结合实际案例，展示了Azure Machine Learning...
MLOPs：机器学习与DevOps的融合之路
MLOPs（Machine Learning Operations）作为机器学习与DevOps的融合实践，正在推动机器学习模型的自动化开发、测试与部署。本文深入解析MLOPs的定义、产业链、...
MLOPs：机器学习与DevOps的完美融合
MLOPs（Machine Learning Operations）是一种将机器学习算法与DevOps实践相结合的方法，旨在实现机器学习模型的自动化开发、测试、部署和管理。本文将深入探...
AI-magic收录了大量国内外AI工具箱，包括AI写作、图像、视频、音频、编程等各类AI工具，以及常用的AI学习、技术、和模型等信息，让你轻松加入人工智能浪潮。